Подобно тому, как вы можете добавить поддержку кодировщика JSON для datetime объектов или десятичных знаков, вы также можете предоставить собственный подкласс кодировщика для сериализации классов данных:

import dataclasses, json

class EnhancedJSONEncoder(json.JSONEncoder):
        def default(self, o):
            if dataclasses.is_dataclass(o):
                return dataclasses.asdict(o)
            return super().default(o)

json.dumps(foo, cls=EnhancedJSONEncoder)

Разве вы не можете просто использовать функцию dataclasses.asdict() для преобразования класса данных в dict? Что-то типа:

>>> @dataclass
... class Foo:
...     a: int
...     b: int
...     
>>> x = Foo(1,2)
>>> json.dumps(dataclasses.asdict(x))
'{"a": 1, "b": 2}'

Способы получения JSONified экземпляра класса данных

Есть несколько вариантов для достижения этой цели, выбор каждого из которых подразумевает анализ того, какой подход лучше всего подходит для ваших нужд:

Стандартная библиотека: dataclass.asdict

import dataclasses
import json


@dataclass.dataclass
class Foo:
    x: str

foo = Foo(x='1')
json_foo = json.dumps(dataclasses.asdict(foo)) # '{"x": "1"}'

Вернуть его обратно в экземпляр класса данных нетривиально, поэтому вы можете посетить этот ответ https://stackoverflow.com/a/53498623/2067976

Marshmallow Dataclass

from dataclasses import field
from marshmallow_dataclass import dataclass


@dataclass
class Foo:
    x: int = field(metadata={"required": True})

foo = Foo(x='1') # Foo(x='1')
json_foo = foo.Schema().dumps(foo) # '{"x": "1"}'

# Back to class instance.
Foo.Schema().loads(json_foo) # Foo(x=1)

В качестве бонуса для marshmallow_dataclass вы можете использовать проверку самого поля, эта проверка будет использоваться, когда кто-то десериализует объект из json, используя эту схему.

классы данных Json

from dataclasses import dataclass
from dataclasses_json import dataclass_json


@dataclass_json
@dataclass
class Foo:
    x: int

foo = Foo(x='1')
json_foo = foo.to_json() # Foo(x='1')
# Back to class instance
Foo.from_json(json_foo) # Foo(x='1')

Кроме того, в дополнение к этому примечанию, класс данных marshmallow выполнял преобразование типов за вас, тогда как dataclassses-json (ver .: 0.5.1) игнорирует это.

Написать собственный кодировщик

Следуйте принятому ответу miracle2k и повторно используйте пользовательский кодировщик json.

Если вы согласны с использованием библиотеки для этого, вы можете использовать dataclasses-json. Вот пример:

from dataclasses import dataclass

from dataclasses_json import dataclass_json


@dataclass_json
@dataclass
class Foo:
    x: str


foo = Foo(x="some-string")
foo_json = foo.to_json()

Он также поддерживает встроенные классы данных - если в вашем классе данных есть поле, типизированное как другой класс данных - если все включенные классы данных имеют декоратор @dataclass_json.

Я бы предложил создать родительский класс для ваших классов данных с помощью метода to_json():

import json
from dataclasses import dataclass, asdict

@dataclass
class Dataclass:
    def to_json(self) -> str:
        return json.dumps(asdict(self))

@dataclass
class YourDataclass(Dataclass):
    a: int
    b: int

x = YourDataclass(a=1, b=2)
x.to_json()  # '{"a": 1, "b": 2}'

Это особенно полезно, если у вас есть другие функции для добавления ко всем вашим классам данных.

Более простой ответ можно найти с помощью распаковки словаря

>>> from dataclasses import dataclass
>>> @dataclass
... class MyData:
...   prop1: int
...   prop2: str
...   prop3: int
...
>>> d = {'prop1': 5, 'prop2': 'hi', 'prop3': 100}
>>> my_data = MyData(**d)
>>> my_data
MyData(prop1=5, prop2='hi', prop3=100)

Итак, вот что я сделал, когда был в подобной ситуации.

1. Создайте настраиваемую фабрику словарей, которая преобразует вложенные классы данных в словарь.

   def myfactory (data): return dict (x вместо x в данных, если x [1] не равно None)

2. Если foo - ваш @dataclass, просто укажите фабрику словарей для использования метода myfactory ():

   fooDict = asdict (foo, dict_factory = myfactory)

3. Преобразование fooDict в json

   fooJson = json.dumps (fooDict)

Это должно работать !!